Comment réparer : ‘numpy.float64’ l’objet n’est pas itérable

Une erreur que vous pouvez rencontrer lors de l’utilisation de NumPy est :

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

Cette erreur se produit lorsque vous tentez d’effectuer une opération itérative sur une valeur flottante dans NumPy, ce qui n’est pas possible.

L’exemple suivant montre comment résoudre cette erreur dans la pratique.

Comment reproduire l’erreur

Supposons que nous ayons le tableau NumPy suivant :

import numpy as np

#define array of data
data = np.array([1.3, 1.5, 1.6, 1.9, 2.2, 2.5])

#display array of data
print(data)

[1.3 1.5 1.6 1.9 2.2 2.5]

Supposons maintenant que nous essayions d’imprimer la somme de chaque valeur du tableau :

#attempt to print the sum of every value
for i in data:
    print(sum(i))

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

Nous avons reçu une erreur car nous avons tenté d’effectuer une opération itérative (en prenant la somme des valeurs) sur chaque valeur flottante individuelle du tableau.

Comment réparer l’erreur

Nous pouvons éviter cette erreur de deux manières :

1. Effectuer une opération non itérative sur chaque valeur du tableau.

Par exemple, nous pourrions imprimer chaque valeur du tableau :

#print every value in array
for i in data:
    print(i)

1.3
1.5
1.6
1.9
2.2
2.5

Nous ne recevons pas d’erreur car nous n’avons pas tenté d’effectuer une opération itérative sur chaque valeur.

2. Effectuez une opération itérative sur un tableau multidimensionnel.

Nous pourrions également éviter une erreur en effectuant une opération itérative sur un tableau multidimensionnel :

#create multi-dimensional array
data2 = np.array([[1.3, 1.5], [1.6, 1.9], [2.2, 2.5]])

#print sum of each element in array
for i in data2:
    print(sum(i))

2.8
3.5
4.7

Nous ne recevons pas d’erreur car il était logique d’utiliser la fonction sum() sur un tableau multidimensionnel.

En particulier, voici comment NumPy a calculé les valeurs de somme :

• 1,3 + 1,5 = 2,8
• 1,6 + 1,9 = 3,5
• 2,2 + 2,5 = 4,7

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment corriger d’autres erreurs courantes en Python :

Comment réparer KeyError dans Pandas
Comment réparer : ValueError : impossible de convertir le float NaN en entier
Comment réparer : ValueError : les opérandes n’ont pas pu être diffusés avec les formes